传感网中数据驱动的多时段控制方法优化研究

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为了克服“常峰型”交叉口多时段控制时段划分单因素划分方法的趋同性与多因素划分方法的过复杂性,提出了一种基于传感网数据采集技术与数据驱动理论的“常峰型”交叉口多时段控制时段划分优化方法。以传感网感知能力对传统交通流量数据增加维度,引入交叉口交通流三维向量,以向量的形式表示在某一交叉口某一段时间内的交通总流量的大小、方向及与冲突点的平均时间距离。运用时间序列自回归滑动平均算法对相邻向量间距离进行归并得出时段划分优化方案。以某城市实际交通流量数据为测试数据进行评价对比分析。结果表明,创新模型运用在“常峰型”交叉
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